Análisis de la dinámica poblacional de la trucha común en el río Ebrón (Rincón de Ademuz)

Abstract

La trucha común (Salmo trutta L.) es una de las especies económicamente más importantes en los ríos mediterráneos, cuya presencia en la Comunidad Valenciana se reduce a un número escaso, puesto que únicamente solo habita en 5 ríos. Este estudio se ha realizado en el río Ebrón (Rincón de Ademuz) a partir de datos tomados en varias campañas en el año 2016 (mayo, junio-julio y octubre) y de datos multianuales aportados por el Servicio de Caza y Pesca de la Generalitat Valenciana. En total se han muestreado 3 tramos y durante tres campañas en el año 2016, siendo ésta una novedad importante respecto a los estudios anteriores. En este trabajo se han estimado los parámetros poblacionales de trucha común a partir de los nuevos datos. En segundo lugar se relacionó el reclutamiento de la población con los eventos hidrológicos, ya que estos son los principales factores que gobiernan su variabilidad interanual. Se observó que la densidad de la clase de edad 0+ está fuertemente correlacionada con distintas variables de caudal en el río. En tercer lugar, se utilizaron las relaciones eco-hidrológicas obtenidas para realizar predicciones sobre futuros cambios en la dinámica poblacional bajo múltiples escenarios de cambio climático.

The brown trout (Salmo trutta L.) is one of the most important fish species in the Mediterranean river ecosystems. Its presence is very limited in the Valencian Community, because it only inhabits 5 rivers. This piece of research has been made in the Ebrón River (Rincón de Ademuz) based on several sampling campaigns in 2016 (May, June-July and October) and on multiyear data that have been provided by the Game and Fish Service of the Generalitat Valenciana. Three river reaches were sampled in three campaigns in 2016, what meant a relevant improvement in comparison with previous studies in Valencian Rivers. In this work, we calculated the population parameters of the brown trout population upon the new database. Secondly, we estimated correlations between the population’s recruitment (classes 0+ and 1+) and hydrological variables, because these are the main drivers governing recruitment’s interannual variability. We observed that for the age class 0+, density is strongly correlated with different variables of river flow calculated in relevant life-history periods before sampling. In third place, we used such eco-hydrological correlations to make predictions about future changes in the population dynamics under multiple climate change scenarios.